BOB on BeagleBone

Der Beaglebone ist ein kleiner Einplatinencomputer. Er soll im BOB Projekt genutzt werden, wenn neben Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Gewicht auch Audiodaten aufgezeichnet werden. Bisher haben wir dafür den Raspberry Pi verwendet, aber waren mit dessen Audio-fähigeiten nicht so zufrieden.

Dies soll ein Thread sein, um sich über die Entwicklung von Python Skripten auszutauschen, die die Werte der Sensoren (Temperatur (D18S20), Luftfeuchtigkeit/ -druck (BME280), Gewicht (HX711)) mit einer auswählbaren Frequenz einlesen. Die Programme wurden bereits für den Raspberry Pi geschrieben - hier der link zum git- und müssen nur angepasst werden. Wir wünschen uns dokumentierte und getestete Programme, möglichst als Python-Paket. @vinz hat da schon viel gemacht: DANKE!

Die Entwicklung der Audio-Aufnahme-Software ist ein extra Arbeitspaket, bei dem @Andreas federführend am Start ist.

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Dachte für Gewicht, Temperatur und Feuchte sei der LoPy vorgesehen, d.h. die Hardware, die wir auch in Phase II von BOB alleine einsetzen wollen?

But we LOVE data :)

Wir wollen bei BOB über die Fusion von verschiedenen Kanälen das Maximum an Infos rausholen. Wenn das Ergebnis der Datenanalyse ist, dass wir nur eine Art Sensor, nämlich Audio und das am besten noch nur auf 1 Kanal benötigen - prima! Die Wage wird abgeschafft!
Aber um das auswerten zu können, nehmen wir die Datens auf vielen Wegen gleichzeitig auf. Und zur besten Vergleichbarkeit: auf dem selben Gerät am selben Volk.

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Hi @caro!

Einleitung

Vielen Dank auch für die Inbetriebnahme dieses Threads und ebenso vielen Dank an @vinz für die Bereitstellung der Quelltexte des Hiverize Python Datenloggers unter Sensorbeuten/Raspberrypi/hiverize at master · Hiverize/Sensorbeuten · GitHub.

Seitenblicke

Wir haben an dieser Stelle bereits vor einiger Zeit Quelltextfusion betrieben und Aspekte verschiedener aus der Community stammender Implementierung zusammgeführt, um ebenfalls das Maximum aus den Einflüssen und Ideen herauszuholen und implementierungstechnisch in eine kanonische Form zu bringen. Auch Eure ursprüngliche Version der unter Sensorbeuten veröffentlichten Quelltexte standen dafür Pate.

Bei den Arbeiten daran sind ist eine bescheidene Version 0.1.0 entstanden, die wir auf GitHub veröffentlicht haben

und auch im Python Package Index zur Verfügung steht.

Ausblick

Braucht Ihr an dieser Stelle noch Unterstützung? Falls ja, dann lasst uns doch (morgen?) kurz abstimmen, ob und inwiefern eine Refusionierung sinnvoll ist oder wie genau Ihr Euch das weitere Vorgehen an dieser Stelle softwareseitig wünscht.

Herzliche Grüße,
Andreas.

Da die Bienen sich schon mega auf den Frühling zu freuen scheinen und wir uns mit unserem Rollout-Zeitplan an diesem biologischen Rhythmus orientieren, ist jetzt eine Neuordnung der Prioritäten angesagt.
Wir wünschen uns, dass die Software für das Audiostreaming noch vor der Schwarmzeit getestet und einsatzbereit ist. @Andreas, wie siehts da aus, brauchst du da noch Unterstützung?
Wir wünschen uns außerdem, dass die FiPys so schnell wie möglich getestet und einsatzbereit sind, um auf allen Datenkanälen - außer Audio - aufzuzeichnen und die Daten in die Datenbank schicken. Da die Komponententests auf den FiPys schon gut angelaufen sind, können einige Integrationstests diese Woche an den Start gehen, denke ich.

Leider sind wir bei der Portierung der Skripte vom RasPi auf den BB auf ein Problem mit der Messfrequenz der Waage, also dem Ansprechen des Hx711, gestoßen. Langsames Messen geht, höhere Frequenzen leider nicht. Auf Grund der knappen Zeit bis zum Frühlingsbeginn stellen wir die Lösung dieses Problems aber zurück. Erst wenn die FiPys “ready to ship” sind, machen wir da weiter.

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Tests der Audio-Software für den BB mache ich diese Woche mit @Andreas. Die Entwicklungsumgebung, die @Andreas und @einsiedlerkrebs für die FiPys unter MicroPython gerade nutzen habe ich am Freitag auf meinem (Windows-)Rechner in der von Win10 bereitgestellten Linux-Umgebung eingerichtet und zum Laufen gebracht, Doku zur Dev-Umgebung folgt unter Setup commandline-based MicroPython development environment on Linux, macOS and Windows. FiPys laufen damit schon mit einzelnen Sensoren. Schaut gut aus!

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